Le débat autour du **GEO** s’est installé dans les conversations des professionnels du **SEO**. Beaucoup cherchent l’équilibre entre adapter leurs contenus aux systèmes conversationnels et continuer d’optimiser pour **Google**, qui reste le principal vecteur de visiteurs pour la majorité des sites. Pour Amandine Bart, connue sous le nom de la « loutre du SEO », la solution est simple : revenir aux fondamentaux du **référencement** traditionnel, qui restent pertinents même lorsque l’on veut séduire des modèles comme ChatGPT. Fondatrice de l’agence l’agence SEO Sans Migraine et créatrice de l’outil Rédiger Sans Migraine, elle nous livre son analyse et ses préconisations.

Pourquoi l’idée que l’**IA** doive remplacer le **SEO** est erronée

Selon Amandine Bart, prétendre que le **GEO** (ou toute stratégie centrée uniquement sur l’**IA**) doit supplanter le **SEO** est une vision déconnectée des sources de trafic réelles. « Ces discours servent trop souvent à vendre des diagnostics « nouvelle génération » à prix élevé », résume-t-elle. Elle nuance cependant : « Ignorer l’**IA** serait une faute stratégique, mais baser toute son acquisition dessus serait encore plus risqué. »

Pour comprendre son raisonnement, quelques repères chiffrés sont utiles. Le trafic provenant des chatbots et assistants conversationnels représente généralement une part marginale — souvent citée entre **0,1 % et 0,5 %** du trafic organique moyen — alors que **Google** capte plus de **90 %** du trafic organique pour la plupart des secteurs.

Un site optimisé pour **Google** et conçu pour les utilisateurs reste lisible pour les modèles d’**IA**. Aujourd’hui, c’est encore **Google** qui amène l’écrasante majorité du **trafic** organique. Même si vous optimisez pour ChatGPT, vous ne pouvez pas vous reposer sur lui comme canal principal d’acquisition. C’est un complément, pas la base.

Autrement dit, la priorité doit rester la construction d’un socle durable : contenus pertinents, structure technique saine, autorité. L’optimisation en direction des modèles conversationnels s’inscrit en second plan et peut être expérimentée lorsque les bases du **référencement** sont solides.

GEO : des principes qui rejoignent le cœur du **SEO**

« Contrairement aux moteurs de recherche, la plupart des modèles d’**IA** ne parcourent pas le web en temps réel », explique Amandine Bart. Les assistants comme ChatGPT s’appuient principalement sur plusieurs types de sources :

• Leur corpus d’entraînement, constitué de pages publiques disponibles au moment de la formation du modèle.
• Des sites et publications réputés pour leur fiabilité et leur qualité éditoriale.
• Des contenus souvent cités ou relayés, ce qui renforce leur crédibilité perçue.

« En bref, les modèles d’**IA** consomment prioritairement du contenu déjà reconnu et bien positionné par **Google** », poursuit-elle. Le travail pour être visible via ces modèles ne diffère donc pas fondamentalement : il s’agit d’accroître la visibilité, l’autorité et la qualité perçue du contenu. Autrement dit, un volet de **backlinks** et de réputation en ligne — sur lequel travaillent les spécialistes du **SEO** — reste central, même pour être cité par des LLM.

Les modèles d’**IA** dictent souvent ce que **Google** a déjà validé comme pertinent. Le terme **GEO** est souvent un habillage marketing d’un ensemble de pratiques qui appartiennent au **SEO**.

Concrètement, comment cela se traduit-il pour une stratégie éditoriale ? Voici quelques points à retenir :

• Travailler la qualité intrinsèque des contenus (profondeur, sources, faits vérifiables).
• Développer la notoriété du site via des liens entrants, des mentions et des reprises par des médias ou des acteurs reconnus.
• Soigner la structure technique et sémantique des pages pour faciliter l’analyse par **Google** et par les systèmes d’indexation utilisés pour entraîner les modèles.

En résumé, être bien positionné sur **Google** augmente mécaniquement les chances d’être référencé ou cité par des assistants alimentés par des modèles de langage.

Visibilité via **IA** : un apport souvent marginal et difficile à transformer

La part de **trafic** venue des réponses générées par des modèles d’**IA** n’est pas le seul facteur limitant. Même lorsque votre contenu est repris dans une réponse, la forme de cette visibilité est différente de celle d’un positionnement sur **Google** : les sorties des modèles sont souvent synthétiques, non centrées sur une unique source, et tendent à proposer plusieurs options de façon équilibrée. On obtient ainsi une présence, mais rarement un placement privilégié comparable à un classement sur un mot-clé commercial.

Beaucoup évoquent le « SEO pour ChatGPT » comme l’astuce du moment : imaginer que l’IA répondra systématiquement en recommandant votre marque pour des recherches telles que « quelle est la meilleure agence **SEO** ? ». Sur le papier, l’idée séduit : des millions d’utilisateurs interagissent quotidiennement avec ces systèmes. En pratique, la réalité est beaucoup plus incertaine et largement hors de contrôle.

Amandine Bart distingue deux façons dont un site peut apparaître dans une réponse : soit par la citation d’un extrait de contenu, soit par la mention d’une marque au sein d’une liste de recommandations. Dans les deux cas, l’impact en termes de conversion est souvent limité. Elle illustre cela par son expérience : bien que son agence apparaisse régulièrement dans les sorties de ChatGPT, ces apparitions n’ont pas généré de contacts commerciaux significatifs. En revanche, le trafic issu du **référencement** traditionnel lui apporte des prospects concrets, parfois plus de dix par semaine sur quelques requêtes ciblées.

Les raisons principales de cette difficulté à convertir un **trafic** lié à l’**IA** :

• Absence fréquente d’un lien direct et cliquable vers le site dans la réponse, ou présence d’un contexte où la mention est neutre.
• Variabilité et imprécision des formulations des modèles, qui peuvent altérer la façon dont la marque est présentée.
• Faible contrôle sur le message et sur l’environnement éditorial dans lequel la marque est citée.

En conséquence, voir l’optimisation pour les modèles conversationnels comme un levier principal d’acquisition reste prématuré pour la majorité des entreprises. En revanche, intégrer quelques tests ciblés lorsque l’on dispose d’une base solide de **SEO** peut apporter des enseignements utiles pour des niches spécifiques.

Approche recommandée : prioriser un **SEO** robuste, tester l’optimisation **IA**

Pour Amandine Bart, la stratégie la plus rationnelle est la suivante : construire et maintenir un **SEO** solide comme priorité, puis consacrer des ressources limitées à des expérimentations autour de l’**IA** lorsqu’il y a une opportunité claire ou un sujet très spécialisé.

Voici des recommandations pratiques, opérationnelles et neutres pour intégrer l’**IA** sans sacrifier les fondamentaux du **référencement** :

1) Assurer un socle technique et éditorial

• Optimisez la vitesse et la santé technique du site (crawling, indexabilité, balises canoniques…).
• Structurez vos contenus avec des titres clairs, des paragraphes cohérents et des métadonnées pertinentes pour faciliter l’analyse par **Google** et la réutilisation par les LLM.
• Mettez en avant les sources et preuves : études, citations, données chiffrées et références vérifiables renforcent la crédibilité.

2) Travailler l’autorité et les **backlinks**

Les modèles d’**IA** privilégient indirectement les contenus déjà cités et repris : investir dans des relations presse, des partenariats éditoriaux et des publications invitées permet d’accroître la probabilité d’apparaître dans les corpus d’entraînement et les synthèses.

3) Produire des contenus de fond pour la longue traîne

Les requêtes conversationnelles et très précises sont celles qui ont le plus de chances d’être reprises par des assistants. Travailler la **longue traîne** avec des contenus ciblés (guides pratiques, cas d’usage, questions-réponses très contextualisées) augmente la visibilité sur ces formats.

4) Expérimenter des formats pensés pour les modèles conversationnels

Testez des fiches pratiques, des FAQ ultra-complètes, ou des résumés structurés qui peuvent être facilement utilisés pour générer des extraits. Néanmoins, ces expérimentations doivent rester secondaires et mesurées par rapport aux actions essentielles de **SEO**.

5) Mesurer et comparer les canaux

Installez des indicateurs précis pour distinguer le **trafic** issu des moteurs traditionnels et celui lié aux assistants conversationnels (si possible). Évaluez le taux de conversion, le temps passé, le taux de rebond et la valeur des leads pour déterminer l’intérêt concret d’un apprentissage dédié à l’**IA**.

6) Préserver la qualité et la vérifiabilité

Face aux risques de désinformation ou d’énoncés erronés générés par certains modèles, privilégiez les contenus sourcés, datés et révisables. Les contenus qui démontrent une expertise vérifiable seront plus crédibles, tant pour **Google** que pour les LLM.

L’**IA** prendra probablement davantage de place dans les interfaces de recherche (ex. : AI Overview chez **Google**). Avoir des contenus clairs, structurés et crédibles vous positionnera naturellement pour **Google** et pour les grands modèles de langage. Un site optimisé pour **Google** est souvent déjà adapté aux exigences des systèmes d’**IA**.

Cas pratiques et exemples concrets

Pour rendre ces recommandations plus tangibles, voici des mises en situation illustrant la démarche préconisée :

Exemple 1 — Un cabinet d’architectes

Plutôt que de viser uniquement des formulations génériques comme « architecte », le cabinet produit des guides pratiques très détaillés : « Comment choisir un architecte pour une rénovation en zone inondable ? » ou « Normes et matériaux pour les façades en bord de mer ». Ces contenus répondent à des questions précises susceptibles d’apparaître dans des requêtes conversationnelles. Résultat : meilleure conversion depuis le **trafic** organique et meilleure probabilité d’être cité par un assistant lorsqu’on cherche une réponse très nichée.

Exemple 2 — Une agence de services digitaux

Plutôt que de tenter d’« acheter » des mentions fantasmées dans des prompts, l’agence investit dans des articles invités, des études de cas et des interviews publiés sur des sites reconnus. Ces prises de parole servent deux objectifs : elles renforcent les **backlinks** et la visibilité auprès de **Google**, et augmentent les chances d’être intégrées au corpus d’entraînement des modèles d’**IA**.

Exemple 3 — Un e-commerçant

Pour les fiches produits, l’e-commerçant structure ses pages avec des questions fréquentes, des comparatifs détaillés, des avis vérifiés et des éléments techniques bien balisés. Ce travail améliore le positionnement naturel et fournit également des extraits courts et exploitables pour des réponses automatiques.

Ce que l’on peut attendre de l’évolution des interfaces de recherche

L’intégration progressive de fonctions basées sur l’**IA** dans les moteurs de recherche (résumés, « AI Overview », réponses synthétiques) change la manière dont l’information est présentée. Toutefois, ces évolutions renforcent l’intérêt d’avoir des contenus structurés et fiables plutôt que de créer une stratégie autonome et déconnectée du **SEO** :

• Les extraits enrichis et les réponses synthétiques favorisent les contenus clairs, bien sourcés et organisés.
• Les pages qui démontrent autorité et expertise sont plus susceptibles d’apparaître dans les synthèses.
• La modularité des contenus (titres accrocheurs, chapeaux synthétiques, paragraphes courts) facilite la réutilisation par des interfaces conversationnelles.

En somme, l’optique à adopter reste la complémentarité : préparer ses contenus pour les utilisateurs, les moteurs et — dans une moindre mesure — les modèles d’**IA**.

Quels indicateurs suivre pour arbitrer vos efforts ?

Pour décider de l’effort à consacrer à l’optimisation pour l’**IA**, surveillez ces métriques :

• Évolution du **trafic** organique sur les requêtes de longue traîne.
• Taux de conversion par canal (moteur traditionnel vs canaux nouveaux liés à l’**IA**).
• Nombre de mentions, citations et **backlinks** obtenus après diffusion d’un contenu.
• Comportement utilisateur : pages vues par session, durée moyenne, taux de rebond.
• Visibilité sur des extraits enrichis et dans les SERP comportant des résumés d’**IA**.

L’analyse régulière de ces indicateurs permet de calibrer l’investissement entre actions classiques de **SEO** et expérimentations liées aux assistants conversationnels.

Limites et risques à garder en tête

Même si l’optimisation pour les modèles d’**IA** présente des opportunités, plusieurs risques doivent tempérer l’enthousiasme :

• La dépendance à des algorithmes opaques et en évolution continue, rendant difficile la reproductibilité des résultats.
• Le risque d’obsolescence des contenus si le modèle évolue ou si le corpus d’entraînement est renouvelé.
• La difficulté à contrôler le message et le contexte dans lequel une marque est citée par un assistant.
• La tentation d’écrire pour une machine plutôt que pour des utilisateurs réels, ce qui peut nuire à l’expérience et au **référencement** sur le long terme.

Ces limites renforcent l’idée que l’optimisation axée uniquement sur l’**IA** ne doit pas éclipser les pratiques éprouvées du **SEO**.

Conclusion : une stratégie équilibrée et pragmatique

La transition vers des recherches plus conversationnelles ne doit pas conduire à abandonner les règles élémentaires du **référencement**. Pour la majorité des acteurs, la voie la plus sûre consiste à :

• Maintenir un **SEO** rigoureux et axé sur l’expérience utilisateur.
• Renforcer l’autorité du site par des contenus de qualité et des relations médias pour accumuler des **backlinks** et des mentions.
• Tester, à moindre coût et sur des thématiques précises, des optimisations visant à améliorer la visibilité dans les réponses générées par les modèles d’**IA**.

En gardant ces priorités, on s’assure d’un équilibre entre stabilité du **trafic** et capacité à saisir de nouvelles opportunités offertes par l’évolution des interfaces de recherche.

<div id="expert-amandine-bart" class="expert">
    <div class="guest-data boxed-s p-4">
        <div class="guest-avatar pb-md-0 pb-4">
            <div class="img-container">
                                        <img decoding="async" src="https://f.hellowork.com/blogdumoderateur/2025/09/Amandine-Bart.png" width="144" height="144" alt="Picture of Amandine Bart"/>
                                </div>
        </div>
        <div class="guest-info">
            <p class="guest-name h3bis mb-1">
                Amandine Bart, Experte en <strong>SEO</strong> et fondatrice de l’agence <strong>SEO Sans Migraine</strong>             </p>
            <p><strong>Amandine Bart</strong>, surnommée la loutre du <strong>SEO</strong>, intervient comme consultante et formatrice en <strong>référencement</strong> naturel. À la tête de l’agence <em>SEO Sans Migraine</em>, elle accompagne des entreprises et des indépendants sur leur visibilité en ligne, en privilégiant une pédagogie claire et pragmatique. Elle est également à l’origine de l’outil d’aide à la rédaction <strong>Rédiger Sans Migraine</strong>.</p>
        </div>
    </div>
</div>